医療における生成的人工知能研究を進めるための安全なインフラの開発
カテゴリ：医療現場の業務効率化
公開日：2026年1月29日
タイトル：Development of secure infrastructure for advancing generative artificial intelligence research in healthcare at an academic medical center.
雑誌名：J Am Med Inform Assoc. 2025 Mar 01; 32(3): 586-588. doi: 10.1093/jamia/ocaf005.
概 要：
本研究は、生成的AI、特に大規模言語モデル（LLM）が医療における患者ケアや業務効率の向上に寄与する可能性を探求します。しかし、LLMの使用はデータセキュリティや患者プライバシーに関する規制の懸念から複雑です。本研究の目的は、研究者がLLMを安全に活用できるようにするための安全なインフラを開発・評価し、HIPAA準拠を確保しつつ公平なAIを促進することです。
方 法：
プライベートなAzure OpenAI Studioを導入し、研究者向けに安全なAPI対応エンドポイントを設置しました。2つのユースケースとして、電子健康記録（EHR）ノートからの転倒検出と、バイアスを考慮したメンタルヘルス予測の評価を探求しました。
結 果：
このフレームワークは、LLMへの安全でHIPAA準拠のAPIアクセスを提供し、研究者が機密データを安全に扱えるようにしました。両方のユースケースは、敏感な患者データを保護しつつ革新を支援する安全なインフラの能力を強調しました。
結 論：
この集中型プラットフォームは、LLMを臨床研究に統合しようとする医療機関にとって、スケーラブルで安全、かつHIPAA準拠の解決策を提供します。